Data/hora: 12/06/2024 12:25:41

Provedor de dados: | 190
País: | Brazil

Título:

Descrição do perfil do tronco de árvores em plantios de diferentes espécies por meio de redes neurais artificiais

Stem profile description in plantations for different species using artificial neural network

Autores: | Campos, Bráulio Pizziôlo Furtado; Silva, Gilson Fernandes da; Binoti, Daniel Henrique Breda; Mendonça, Adriano Ribeiro de; Leite, Helio Garcia.
Data: | 2017-06-30
Ano: | 2017
Palavras-chave: | Inventário florestal; Modelos de Crescimento e Produção; Estatística Inventário Florestal; Manejo Florestal; Inteligência artificial Forest inventory; Forest management; Artificial intelligence.
Resumo: | O objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de uma rede neural artificial (RNA) em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes gêneros e espécies em diferentes condições de crescimento. Para fins comparativos, foram ajustadas equações, empregando-se análise de regressão, para descrever o perfil do tronco. Tanto para as redes neurais quanto para as equações de regressão, a avaliação da acurácia foi realizada com base no coeficiente de correlação entre os diâmetros observados e estimados ao longo do fuste, a raiz quadrada do erro quadrático médio percentual (RMSE) e análise gráfica. Os métodos de inteligência artificial, especialmente RNA, podem ser eficazes em descrever o perfil do fuste de árvores de diferentes espécies em diferentes condições de crescimento, utilizando apenas uma RNA, com eficiência semelhante aos modelos de regressão tradicionalmente empregados por empresas florestais.
Tipo: | Info:eu-repo/semantics/article
Idioma: | Português

Identificador:

http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1181

10.4336/2017.pfb.37.90.1181

Editor: | Embrapa Florestas

Relação:

http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1181/564

http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/downloadSuppFile/1181/901

Formato: | application/pdf

Fonte:

Pesquisa Florestal Brasileira; v. 37, n. 90 (2017): abr./jun.; 99-107

Brazilian Journal of Forestry Research; v. 37, n. 90 (2017): abr./jun.; 99-107

1983-2605

1809-3647

Fonte: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0